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火灾是危害人类最持久、最剧烈的一种全球性的灾害!它不仅吞噬生命财产，还破坏人类赖以生存的、宝贵而有限的自然资源，甚至造成环境污染，引发生态失衡。这在物质财富和人类居住越来越集中的今天，表现得尤为明显。我们的消防原则是“预防为主，防消结合”，因此认真研究火灾的发生、发展的机理和规律，以及火灾防治技术，从而减少火灾发生的机会或发生火灾后的损失，是科研工作者的义不容辞的任务之一。
本文采取实证研究为主，理论研究为辅的研究方法，介绍了经典极值理论、空间相关等理论，使用R语言及其软件包、GeoDA软件等对火灾的火灾荷载密度数据和火灾四项指标数据进行统计研究，从而发现火灾荷载密度和火灾四项指标的一般规律，以做到防患于未然或减少火灾发生的机会，或既使火灾发生，也尽可能的减少火灾造成的损失。对火灾荷载密度数据，主要是研究它的概率分布规律：四组数据每一组的规律，以及它们合并在一起的规律，比较它们之间是否存在差异；对火灾四项指标，本文主要是研究它的空间自相关性，看是否存在空间聚集性。
本论文共有五章：
第一章引言(第1页)：阐述了本文的选题背景和研究的现实意义，火灾荷载和火灾荷载密度的定义、测量。介绍了国内外主要研究成果，概述了本文的研究内容、方法、创新及主要内容安排。
第二章极值理论方法(第13页)：对极值分布的基本理论进行了重点回顾。回顾几种常见的极值分布及其一般形式GEV，以及极值指数的三种经典估计。
第三章火灾荷载密度数据的分布研究(第27页)：本章主要运用传统的统计方法和极值理论的方法，对四组火灾荷载密度数据，以及它们合并之后的数据分别进行了基本统计分析，作出了它们的基本统计图，验证了它们均值之间的差异，进行了正态性检验，简单的探测了它们的离群点；并运用Dietrich，de Haan&Hüsler(2002)和Drees，de Haan&Li(2006)提出的矩法和最大似然法检验方法，对数据进行了极值条件检验；接着分别用广义极值分布(GEV)和Gumbel分布对数据进行了拟合，用极值理论方法求出了各自的分布参数，然后用Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验对拟合分布进行了检验；最后，采起“数据驱动”的原则，从众多常用分布表3.9中，用Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验筛选出常用分布对数据的拟合情况。
第四章火灾四项指标的空间相关性研究(第49页)：概述了空间相关理论，然后利用空间统计学的ESDA方法：Moran’s I指标、Moran散点图和LISA等，对《中国消防年鉴2007》中2006年全国31个省、直辖市的首府的火灾四项指标进行了空间相关性研究。揭示了2006年全国31个省、直辖市的首府的火灾四项指标的空间分布特征，空间联系及规律性。
第五章不足与展望：分析本文在火灾数据采集和数据分析技术方面的某些不足，提出了一些展望。